Veri Analisti

Bu çalışmamızda model seçimi önemini UCI dizinindeki  banka pazarlama veri kümesi  üzerinden inceleyelim. Amaç müşterilerin özelliklerine ve ekonomik göstergelere bakarak müşterilerin kampanya tekliflerine dönüş yapıp yapmayacağını tahmin etmek. Elimizdeki problem iki sınıftan oluşan bir sınıflandırma problemi, burada Random Forest Algoritmasını kullandım. Algoritmanın iç işleyişini anlama konusunda yetkin olmak önemli olmakla birlikte, bulguları makine öğrenimi hakkında teorik / pratik bilgisi olmayan bir kitleye iletebilmek çok daha önemlidir.  Sadece algoritmanın iyi tahmin ettiğini göstermek yeterli değildir.  Tahminleri, doğruluğunuza katkıda bulunan giriş verilerinin öğelerine atfetmelisiniz.  Neyse ki, sklearn  veri kümesindeki özelliklerin tahmin gücünü açıklamamıza yardımcı olan  “ değişken önemi(feature importances)  ” adı verilen bir çıktı vermektedir  .  Ancak, bu çıktının dezavantajlarını ve bunların üstesinden nasıl ge...

 COVID-19 salgını ilk başladığında Çin hariç hemen hemen tüm ülkeler bu durumu pek ciddiye almadı. Virüs kapıdan içeri girdiğinde bile alınan önlemler yetersizdi ve bu durum çok daha büyük felaketlere yol açtı. Virüs kimi ülkelerde çok hızlı yayıldı ve öldürücülük oranı normalin üstüne çıktı. Uzmanlar uzunca bir süredir bu konu hakkında düşünüp konuşuyorlar. Bu yazımızda biz de birbirlerine her açıdan çok benzeyen üç ülke ;İtalya,Türkiye ve İran'ın COVID-19 verilerine göz atacağız. Grafikler üzerinden farklılıkları anlamaya ve çıkarımlar yapmaya çalışacağız. İlk Bakış : Pandemi Öncesi Genel Bilgiler